医学CT影像处理软件的设计与实现

摘要

近二十年来，图像处理是广受关注的、极富挑战性的一个课题。目前医学影像已成为发展最快的技术领域之一，广泛应用于诊断和治疗，是现代医学中的重要手段和工具。医学图像处理是医学影像技术极为重要的一个环节，它能有效地对医学图像进行处理，从而提高医学图像信息的利用率，有助于实现对病变特征信息的提取，使临床医生对病变部位观察更直接具体，提高确诊率。
　　 本文根据实际应用需求，在医院现有硬件设备条件下，从已有的图像处理算法中斟选出一些实用、高效的算法，设计并实现了一套基于微机的医学影像处理系统。该系统实现了对医学数字图像与通讯标准DICOM(Digital Imaging andCommunications in Medicine)的图像文件的解析功能及动态窗宽、窗位调节技术；提供了包括图像去噪、图像增强、图像分割等医学图像数据的处理功能和相应的用户界面；实现了一种半自动、迭代的CT(Computed Tomogra)图像序列分割算法，每一张CT片的分割都以相邻图片的分割结果区域作为模板选择种子点，利用交互式操作中获得的灰度值和阈值进行初始种子点筛选；然后在片内进行准确的区域生长分割，应用该方法对血管造影图像进行分割，结果比较理想；实现了由CT序列图像构造体数据，并提供体数据的预处理、表面绘制和体绘制功能及相应可视化的控制界面。基于对MITK(Medical Image Toolkit)类库的研究和分析，实现了医学序列CT图像的三维可视化。

目录

文摘

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插图索引

附表索引

第1章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 本文的主要工作

1.3 内容安排

第2章 :DICOM文件解析技术研究

2.1 DICOM简介

2.2 DICOM文件结构

2.3 DICOM文件的读取和显示

2.3 动态窗宽窗位调整

第3章 医学图像去噪与增强

3.1 图像去噪

3.1.1 图像去噪处理技术的基本原理

3.1.2 均值滤波

3.1.3 中值滤波

3.3.4 图像去噪小结

3.2 图像增强

3.2.1 图像锐化

3.2.2 直方图均衡

3.2.3 伪彩色增强

第4章 医学图像分割

4.1 医学图像分割的意义

4.2 图像分割定义

4.3 图像分割的一般方法

4.3.1 阈值法

4.3.2 聚类法

4.3.3 区域生长法

4.4 边缘检测方法

4.4.1 Robert边缘检测算子

4.4.2 Sobel边缘检测算子

4.5 基于区域生长的半自动图像序列分割算法

4.5.1 人机交互分割

4.5.2 自动迭代分割

第5章 基于MITK的三维重建

5.1 三维重建方法

5.1.1 面绘制技术

5.1.2 体绘制技术

5.2 医学影像处理与分析开发包MITK

5.2.1 MITK的整体计算框架

5.2.2 MITK的数据模型

5.2.3 MITK的算法模型

5.3 表面绘制在MITK中的实现

5.4 体绘制在MITK中的实现

第6章 系统介绍及实验结果讨论

6.1 系统主界面

6.2 数据载入

6.3 二维显示

6.4 二维测量

6.5 图像分割

6.5.1 阈值法

6.5.2 半自动迭代分割算法

6.6 三维重建

6.6 存在的问题

总结与展望

参考文献

致谢